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基于高斯滤波与多尺度CNN的抗噪轴承故障诊断方法
路新华, 韩风超, 马丽, 张凌晓, 孙鹏
噪声与振动控制
2024, 44 (4):
132-137.
针对滚动轴承在强背景噪声环境下故障诊断性能不佳，已有基于深度学习和降噪处理的故障诊断模型规模较大，复杂度较高导致难以实际部署的问题，提出一种基于高斯滤波（Gaussian-filter）和多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolution Neural Network，MSCNN）的滚动轴承故障诊断方法，可在噪声环境中实现低复杂度、高精度的故障诊断，并对不同负载情况具有高鲁棒性。该方法首先构造适应不同信噪比的最佳滤波核，然后对有噪信号进行降噪处理，最后使用MSCNN自适应提取信号多尺度特征，实现多类别故障诊断。实验结果表明，与当下最先进的各种故障诊断方法相比，该方法在各种强度噪声下均具有较高故障诊断精度，且在时间和空间维度上具有较低的复杂度，有望在工业生产中得到实际应用。
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多维度评价
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